Table des matières

• Table des matières
• Que sont les réseaux neuronaux ?
  • Les bases biologiques
  • Origine et concepts de bases des réseaux de neurones artificiels (RNA)
    • Définition
    • Le neurone artificiel
    • Variables descriptives
    • Structure d'interconnexion
  • Apprentissage
• Réseau de neurones et Statistiques
  • Relation avec la statistique
  • Le perceptron multicouches
  • Modèle mathématique du perceptron multicouches
  • Comparaison de termes utilisés en statistiques et dans les RNA
• Mise en oeuvre des réseaux neuronaux
  • Étape 1 : fixer le nombre de couches cachées
  • Étape 2 : déterminer le nombre de neurones par couches cachées
  • Étape 3 : choisir la fonction d'activation
  • Étape 4 : choisir l'apprentissage
• Première approche pratique : étude de deux fichiers sous le logiciel Splus
  • La fonction "nnet()" de Splus
  • Étude d'un premier fichier de données
    • Présentation des données
    • Réseau de neurones sans couche cachée
    • Réseau de neurones avec une couche cachée
    • Conclusion
  • Étude du second fichier de données
    • Détermination du nombre de variables dans la couche cachée
    • Utilisation de l'option linout
    • Utilisation de l'option entropy
• Comparaison de la régression logistique avec les réseaux neuronaux
  • Présentation des données
  • Travail à effectuer
  • Régression logistique de la filière sur les autres variables
  • Comparaison avec les réseaux de neurones
    • Analogie entre la régression logistique et les réseaux de neurones
    • Réseau de neurones sans couches cachée et à fonction softmax
• Comparaison de deux logiciels sur un fichier de données
  • Introduction
  • Étude sous le logiciel Splus
  • Etude sous le logiciel Matlab
    • Petite introduction
    • Réseau à une couche cachée
    • Comparaison avec le logiciel Splus
    • Réseau à deux couches cachées
• Comparaison de l'analyse discriminante avec les réseaux de neurones
  • Présentation des données
  • Analyse discriminante
  • Comparaison avec les réseaux de neurones